다채널 진동 데이터를 이용한 인공지능 기반 펌프 축 평행 오정렬 결함 판별

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확장요약문

펌프의 축 오정렬은 설비의 진동과 운전 상태에 영향을 미치는 결함으로, 안정적인 운전을 위해 상태 감시와 결함 판별이 필요하다. 진동 신호를 활용한 상태 분석에서는 측정 위치와 방향에 따라 나타나는 특성을 함께 살펴볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 다채널 진동 데이터를 활용하여 펌프 축 평행 오정렬의 특성을 분석하고, 인공지능 기반 진단 기법을 적용하여 결함을 판별하는 방법을 검토하였다.

이를 위해 평행 오정렬 조건에 따라 취득한 가속도 신호를 분석하고, 각 측정 채널에서 진동 특성을 나타내는 특징을 추출하였다. 추출한 특징을 하나의 입력 데이터로 통합하여 여러 위치와 방향에서 측정한 진동 정보를 진단 모델에 함께 반영하였다. 이를 바탕으로 설정한 오정렬 기준에 따라 결함 여부를 구분하는 인공지능 모델을 학습하고 판별 성능을 평가하였다.

본 연구는 다채널 진동 신호의 특징 추출부터 인공지능 모델을 활용한 결함 판별까지 이어지는 분석 절차를 구성하고, 이를 펌프 측정 데이터에 적용하였다는 데 의의가 있다. 이러한 분석 절차는 여러 측정 채널의 정보를 종합적으로 활용하여 펌프의 상태를 평가하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.

향후에는 기존의 다채널 진동 분석에 전류 센서를 통해 취득한 신호를 추가하여, 진동과 전류 정보를 함께 활용하는 결함 판별 방법으로 연구를 확장하고자 한다. 이를 통해 두 신호가 제공하는 정보의 상호 보완 가능성을 살펴보고, 진동 신호만을 사용한 경우와 비교하여 펌프 축 평행 오정렬 판별 성능의 개선 여부를 검토할 계획이다.